Пошла бесконечная череда статей и обсуждений экспертов исторической месячной доходности за сентябрь. Исторически это не очень хороший месяц. Но мы видим все это каждые несколько месяцев. В январе СМИ будут рассказывать об «эффекте января». Затем в мае нагнетать обстановку историями о «майских распродажах». А в сентябре будут рассказывать страшные сентябрьские истории. Потом в октябре придет время поговорить о крахе фондового рынка 1987 года. И, наконец, в декабре заговорят о «рождественском ралли». Вот что я скажу на все это: все эти исторические месячные данные о рыночной доходности бесполезны.
Фондовые трейдеры любят эти вещи, потому что они думают, что рынки являются детерминированными и полностью предсказуемыми. А большинство ученых скажет вам, что рынки являются вероятностными и случайными. Правда, как это обычно бывает, находится где-то посередине. Прошедшие данные могут дать вам общее представление о том, что может произойти в будущем (если у вас есть хорошее понимание основных двигателей будущей потенциальной доходности), но мы должны учитывать вероятностную составляющую любого рынка. И это тот момент, когда зависимость от месячных исторических данных о доходности становится бесполезной, потому что не существует основного фундаментального фактора, который бы мог объяснить данные.
С вероятностной точки зрения мы хотим приблизиться к рынкам с помощью четкого понимания того, почему рынки порой могут быть детерминированными. Например, я знаю, что с высокой долей вероятности люди в течение длительного периода времени будут внедрять инновации в капиталистической системе и расширять производство. И также знаю, что с высокой долей вероятности в течение долгого времени это приведет к увеличению прибыли и росту цен на акции. Поэтому следует ожидать, что с течением долгого времени результативность акций не будет полностью случайной величиной. И будет, с некоторыми колебаниями, двигаться от нижнего края левой части графика к верхнему краю правой. Существует фундаментальный двигатель за этой детерминированной перспективой, и мы можем с высокой долей вероятности предсказать исход, просто понимая, как работает основной двигатель будущих потенциальных результатов.
Однако ежемесячные данные по доходности в значительной степени случайны. Нет объективных причин, почему в январе доходность должна быть выше, чем в феврале. Эти наборы данных в значительной степени состоят из случайного шума, определяемого случайно названными периодами времени, а затем рекламируемого в средствах массовой информации для создания новостей. Нет лежащего в основе логического обоснования происходящего, что может помочь лучше понять будущее или заключать сделки таким образом, чтобы можно было улучшить шансы на получение высокой доходности в будущем. Вот в этом и заключается проблема с отчетами по исторической месячной доходности. Сторонники таких данных в основном используют случайные величины там, где они ошибочно предполагают детерминированную структуру. И это убивает основу, делает такие метрики бесполезными.
Автор: Cullen Roche
Источник: Historical Monthly Stock Market Data is Pretty Useless
Другие статьи по теме:
Январский эффект: предсказуемый сезонный паттерн движения рынка
Общие статистические свойства ценовых движений (Stylized facts)
Недоподгонка, неверная подгонка и понимание источника альфы для торговой стратегии